Beslutsstöd inom hälso- och sjukvården

Beslutsstöd inom hälso- och sjukvården Förstudie, beslutsstöd inom hälsooch sjukvården Februari 2001 Herbert Sandström Som medfinansiärer till förstudien står KK via ITHS 1 samt EU via Mål 1

Innehåll INNEHÅLL... 2 PROJEKTORGANISATION... 3 BAKGRUND.... 4 SYFTE... 5 EXPERTSYSTEM... 5 HISTORIK... 5 KLINSKA BESLUTSSTÖD (CLINICAL DECISION-SUPPORT SYSTEMS DSS)... 6 DEFINITION... 6 STRUKTUR... 7 Kunskapsinsamling... 7 Kunskapspresentation... 7 OLIKA TYPER AV BESLUTSSYSTEM (DSS)... 9 HUR VANLIGA ÄR KLINISKA BESLUTSSTÖD?...10 Sverige...10 Internationellt...10 NYTTOANALYS...11 Ökad vårdkvalitet...12 Minskade kostnader...13 BESKRIVNING AV NULÄGE...13 HT-EXPERT...13 SPRI-TERM...14 JANUS...14 JOURNALIA...15 BESTÄMNING AV CROHN-INDEX...15 WEAIDU...15 LIFECHART...15 CHEMOCARE...16 DEMENSDIAGNOSTIK...16 BEHOVSINVENTERING...17 ENKÄT...17 BEHOV INOM VLL...19 HUR KAN MEDICINSKA BESLUTSSTÖD UTVECKLAS OCH TILLÄMPAS INOM VLL?...19 BESKRIVNING AV TÄNKBARA PROJEKT...20 KUNSKAPSCENTRUM FÖR BESLUTSSTÖD I UMEÅ...20 SAMMANFATTNING....21 2

Projektorganisation FÖRFATTARE REFERENSGRUPP Herbert Sandström Distr. Läk. Med Dr. Allmänmedicin, Inst. för Folkhälsa och Klinisk Medicin. Umeå Universitet Bo Carlberg Överläkare, Med. Dr. Med Klin NUS Medicin, Inst. för Folkhälsa och Klinisk Medicin. Umeå Universitet Patrik Eklund Prof. Inst. För Datavetenskap, Umeå Universitet. Mats Persson Distr. Läk. Doktorand. Allmänmedicin, Inst. för Folkhälsa och Klinisk Medicin. Umeå Universitet Per-Olof Söderström IT-Strateg Informationsenheten Umeå Sjukvård Göran Westman Distr. Läk. Prof. Allmänmedicin, Inst. för Folkhälsa och Klinisk Medicin. Umeå Universitet 3

Bakgrund. Kostnaderna för hälso- och sjukvården har under en lång period ökat, bl.a. på grund av ett ökat antal äldre med ett stort vårdbehov samt ökade kostnader för läkemedel och tillkomst av nya behandlingsmöjligheter. Under 1990-talet har sjukvården på grund av resursbrist tvingats till rationaliseringar och ökade krav på effektivitet för att god kvalitet på medicinsk vård och behandling ska kunna bibehållas. Inom såväl hälso- och sjukvårdsverksamheten som inom medicinsk utbildning och forskning ställs därför allt större krav på effektivt resursutnyttjande samtidigt som kvalitet och säkerhet bibehålles och om möjligt förbättras. Framsteg inom medicinsk informatik har skapat nya möjligheter till effektivisering av vården inte bara genom nyttjande av datorbaserade journalsystem utan även genom tillkomsten av allt mera sofistikerade kliniska beslutssystem som syftar till att underlätta och effektivisera diagnostiska och terapeutiska beslut i enskilda patientfall. Den nya tekniken ökar även möjligheterna till förbättrad kommunikation och ökat informationsflöde mellan vårdpersonal och patienter och vårdpersonal sinsemellan. Västerbottens läns landsting (VLL) har under 90-talet satsat såväl finansiellt som personellt på ett omfattande utvecklingsarbete inom området medicinsk informatik och telematik. Detta har resulterat i att VLL har kommit att intaga en ledande ställning i Sverige vad gäller utveckling och implementering av väl fungerande telemedicinska lösningar inom såväl Västerbottens Län som i kontakterna med länsdelssjukhus inom norra sjukvårdsregionen. I dagsläget används telemedicinska lösningar inom flera områden i praktisk sjukvård ex. inom tandvården för diagnostik och tolkning av röntgenbilder, inom primärvård bedömning av trumhinnestatus samt vid hudkliniken NUS för bedömning av hudåkommor. Erfarenheterna så här långt är att man med hjälp av modern informationsteknik kan spara pengar och tid på långa resor för patienterna samt skapa en mera jämlik tillgång till sjukvård av hög kvalitet oberoende av avståndet till NUS. VLL har också haft en viktig roll i att samordna och främja utvecklingen inom området medicinsk informatik och telematik. Detta har bl.a. skett genom finansiellt stöd till intressanta utvecklingsprojekt och genom att främja vetenskaplig utvärdering i samarbete med Umeå Universitet. Som ett led i denna satsning har medel avsatts för fortsatt utveckling inom området medicinsk informatik och telematik. En viktig roll för styrgruppen för medicinsk informatik och telematik är samordning och finansiering av utveckling och forskning och i förekommande fall även att medverka till avknoppning och bolagisering av bärkraftiga projekt. Ett av intresseområdena, datorbaserade kliniska beslutsstöd har bedömts som intressant, vilket lett till att flera sådana system har utvecklats och testats i klinisk vardag i samarbete med VLL. I samarbete med allmänmedicinska institutionen har vetenskaplig utvärdering visat att kliniska beslutsstöd i hög grad kan bidra till 4

ökad kvalitet och kostnadseffektivitet i vården. Inför beslut om framtida satsningar har det ansetts viktigt med en kartläggning av förekomst och behov av datorbaserade kliniska beslutsstöd, vilket varit målsättningen med denna förstudie. Syfte. I uppdraget för styrgruppen för medicinsk informatik och telematik inom Västerbottens Läns Landsting ingår bland annat utveckling och forskning kring beslutsstöd med tillämpning inom hälso- och sjukvård, omvårdnad och tandvård. Syftet med denna förstudie är att kartlägga den aktuella situationen inom området kliniska beslutsstöd och beskriva förutsättningarna för fortsatt utveckling av sådana system inom områdena hälso- och sjukvård, omvårdnad och tandvård i Västerbottens Läns Landsting. Expertsystem Historik Inom civil industri och inom försvarssektorn har man länge använt datorbaserade beslutsstöd för att styra komplexa industriprocesser och för stöd vid stridsledning. Industriella exempel på detta kan fås från exempelvis pappersindustrin där komplexa tillverkningsprocesser måste ledas och koordineras med andra relaterade processer såsom exempelvis transportflöden. Motsvarande exempel finns också inom verkstadsindustrin, där ett antal bearbetningsstationer skall fås att samverka effektivt inom produktionsenheten och med de bivillkor som ges av transportflöden till och från produktionsenheten. Inom försvarsmakten t.ex. används datorbaserade beslutsstöd för bland annat navigering, identifiering av fientliga system och för att fatta beslut om den bästa motåtgärden vid en fientlig attack. Beslutsstöd används också sedan länge inom kärnindustrin för att öka säkerheten. Den första generation av kliniska beslutsstöd (decision support system DSS) baserade på datorteknik inom det medicinska området, framträdde under slutet av 1950-talet och utformades för att hjälpa läkare i sitt kliniska beslutsfattande. Dessa system var huvudsakligen baserade på metoder som använde beslutsträd eller tabeller. System baserade på statistiska metoder framträdde först senare. De flesta av dessa tidiga systemen förblev bara prototyper. Så småningom utvecklades kliniska beslutsstöd för olika områden av klinisk verksamhet. Några system var avsedda för ett smalt, väldefinierat diagnostisk problem där klinikern kunde välja mellan ett begränsad antal av diagnoser. Ett tidigt exempel på ett sådat system var De Dombal's system för diagnostik av buksmärtor från 70-talet 1. 1 De Dombal FT et al. Computer aided diagnosis of abdominal pain. BMJ 1972;2:9-13. 5

Systemet var ett av de första där man i en kontrollerad studie kunde visa på tydliga fördelar med kliniska beslutsstöd. Detta program hanterade 13 olika tänkbara diagnoser vid kraftig buksmärta och baserades på statistiska metoder. Programmet utvärderades på 16,737 patienter och författarna kunde visa att den diagnostiska säkerheten ökade från 46% till 65%. Antalet negativa buköppningar minskade med hälften liksom antalet blidtarmsinflammationer med påverkan på bukhinnan, vilket tillsammans minskade dödligheten med 22%. INTERNIST-1, kallades ett expertsystem som skapades i Pittsburgh under 70-talet för att diagnostisera internmedicinska sjukdomar. Största utfallet av detta projekt var dess kunskapsbas som har använts i senare beslutssystem och för undervisning (QMR, Quick Medical Reference) 1. Andra tidiga system var EXPERT, ett program som använde fysiologiska modeller för diagnos och behandling av ögonsjukdomar. MYCIN, ett regelbaserat program för diagnostik och behandling av infektionssjukdomar och ABEL, ett program för diagnostik och behandling av syra-bas balans. 2 Ett tidigt exempel på kliniska beslutsstöd inom primärvården är Problem- Knowledge Coupler. Grundaren, Dr Lawrence L. Weed i Vermont började redan i början av 80-talet utveckla datorsystem med föresatsen att integrera aktuella medicinska kunskaper med kliniska iakttagelser hos den enskilde patienten. 3 4 Dr. Weed är framför allt känd som pappa till den problemorienterade journalen (Problem-Oriented Medical Record, POMR). Denna utvecklades sedan till en datorbaserad version av den problem-orientede journalen (Problem-Oriented Medical Information System, PROMIS) och sedermera Problem-Knowledge Coupler. Problem-Knowledge Coupler har under åren utvecklats ytterligare och erbjuder nu beslutsstödstjänster för såväl patienter som läkare 5. Klinska beslutsstöd (Clinical Decision-Support Systems DSS) Definition Med ett system för kliniskt beslutsstöd åsyftas allmänt ett datorbaserat system som utformats för att hjälpa vårdpersonal vid kliniska ställningstaganden. Detta kan gälla system för informationshantering, informationssökning och system som använder patientdata för att generera för påminnelser eller patientspecifika råd. Enligt Handbook of Medical Informatics 3 definieras ett kliniskt beslutsstöd (Clinical DSS) som: 1 Miller RA et al, Internist-I, an experimental compter-based diagnostic consultant for general internal medicine. N Eng J Med 1982;307:468-476 2 Artificial Intelligence in Medicine. Eds. Peter Szolovits Westview Press, Boulder, Colorado. 1982 3 Weed LL. Knowledge coupling, medical education and patient care. Crit Rev Med Inform 1986;1(1):55-79. 4 Weed LL. The problem-oriented system, problem-knowledge coupling, and clinical decision making. Phys Ther. 1989 Jul;69(7):565-8. 5 http://www.pkc.com 6

Ett aktivt kunskapssystem som använder två eller fler patientdata till att generera fallspecifika kliniska råd. En sådan definition fångar nyckelkomponenterna i ett klinisk beslutsstöd: medicinsk kunskap, patient data, och fall-specifika råd. Med medicinsk kunskap menas till exempel den samlade kunskapen om ett visst läkemedel, farmakokinetiska parametrar, interaktioner, kontraindikationer etc. Patientdata, dvs. anamnestiska uppgifter, kliniska fynd och lab-data tolkas sedan utifrån denna medicinska kunskap som lagrats i systemet och generar sedan fallspecifika råd angående tänkbar diagnos eller förslag till medicinsk behandling. 1 Inom radiologin används allmänt begreppet computer-aided diagnoses (CAD) som benämning av beslutsstöd för bildanalys. CAD definieras av Doi et al som: läkarens diagnostiska ställningstagande baseras på klinisk bedömning där datorns diagnosförslag ses som en second opinion. 2 Struktur Kunskapsinsamling Kunskapsinsamling är en viktig del i att bygga upp en kunskapsbas. Detta kan ske antingen genom manuell inmatning av faktakunskap eller via datorstödd teknik. Vid induktivt upplärande av databasen kan systemet automatiskt generera klassifikationsregler från utvalda fallbeskrivningar eller genom träning ex. case data och neurala nätverk 3. Kunskapspresentation Regelbaserad kunskapspresentation. Många beslutssystem är av denna typ och är i princip uppbyggt av tre grundläggande delar. Dessa delar utgörs av kunskapsdatabas, inferensmekanism och användargränssnitt. Kunskapsdatabasen är kärnan i expertsystemet. Det är i denna del av systemet som alla fakta finns lagrade. När man skapar denna kunskapsdatabas måste alla fakta man har i form av kunskap och erfarenhet transformeras till något som kan läsas in i datorn. I kunskapsdatabasen lagras inte bara fakta, utan även kunskap om hur slutsatser skall dras. Dessa regler lagras i mindre delar s.k. produktionsregler. Exempel: OM <villkor> SÅ <slutsats>. Slutsatsen kan gälla ett speciellt symtom eller ett labvärde. Det finns också metaregler som bestämmer när 1 Handbook of Medical Informatics Website v3.3. Editors: J.H. van Bemmel, Erasmus University, Rotterdam. M.A. Musen, Stanford University, Stanford. 2 Doi K, et al Computer-aided diagnosis in radiology: potential and pitfalls. Eur J Radiol. 1999 Aug;31(2):97-109. 3 Wigertz O. Medicinska beslutssystem (MDSS) 1995. SPRI-rapport 407. 7

produktionsreglerna skall användas för att kunna hantetra osäkerhet i medicinska fakta och relationer. Inferensmekanismen är separerad från kunskapsdatabasen och drar slutsatser utifrån den kunskap som finns där genom att länka reglerna till varandra. Den kan arbeta på två sätt, framåtriktad eller bakåtriktad slutsatsdragning. Vid framåtriktad slutsatsdragning, som används mest vid planering och design, utgår den från de kunskaper som finns och letar sig fram till en slutsats. Vid bakåtriktad slutsatsdragning, som oftast används vid diagnos och klassificering, utgår den istället från en hypotes och försöker hitta fakta som stärker hypotesen. Användargränssnittet är den del av expertsystemet där användaren kommunicerar med expertsystemet och tvärt om. Här kan användaren tala om för systemet vad som skall uträttas genom att man använder sig av t.ex. menyer. Andra system visar reminders eller ställer frågor som besvaras av användaren. Neurala nätverk Neurala nätverk som har en annan struktur används även flitigt i beslutsstödssystem. Ett artificiellt neuralt vanligtvis kallat ett neuralt nätverk utgörs av ett nätverk av artificiella neuroner och har en struktur som är inspirerad av hjärnans uppbyggnad. Tanken på att utnyttja hjärnan som förebild för datorer är inte ny. Det diskuterades redan på 50-talet bland IBM:s forskare men segrare blev i stället den datortyp som byggde på stor beräkningskapacitet, dvs. den datortyp som Nasa behövde för att styra interkontinentala robotar. I en vanlig dator finns en central processor som utför beräkningar efter förprogrammerade instruktioner och resultatet sparas i minnet. I neurala nätverk finns ingen central processor, snarare finns många enkla processorer som vanligtvis inte gör något annat än att bearbeta den viktade summan från andra processorer. Neurala nätverk utför därför inga programmerade instruktioner, de svarar på de signaler som ingångsvärdena representerar. Neurala nätverk har inte heller några separata arbetsminnen för att lagra data utan innehållet finns bevarat i hela det tillstånd som det neurala nätverket befinner sig i och ges av "helheten" som bygger på principen att lära av misstagen. Genom att utsätta nätverket för ett stort antal situationer, tex. patientfall, tränas det att känna igen rätt mönster. Det är här som neurala nätverk har sin styrka. De programmeras således inte med olika beslutsregler, de vet inget om patofysiologi utan arbetar enligt principen trail and error. Neurala nätverk kan användas inom många olika områden såsom medicin, teknik, ekonomi och forskning 1, 2. Det finns en rad olika fördelar med att tillämpa neurala nätverk. Som regel kan man säga att neurala nätverk är att föredra: 1 Ellenius J et al, Neural network analysis of biochemical markers for early assessment of acute myocardial infarction. Stud Health Technol Inform 1997; 43 Pt A:382-5. 2 Theodorsson E. Artificiella neurala nätverk. Lovande teknik för beslutsstöd. Läkartidningen 1996 nr. 34 sid. 2825. 8

- När den exakta lösningen inte är känd, när beräkningarna är mycket krävande eller då man känner sambanden mellan indata och svaren men inte kan ekvationerna. - När det är så stora störningar på indata att vanliga beräkningsmetoder har svårt att tolka informationen. - När man söker lösningar på problem som kan komma att ligga utanför de områden man har tänkt sig. - När hastigheten är av stor betydelse. Neurala nätverk arbetar snabbare än konventionella datorprogram. Ytterligare exempel på kunskapspresentation är: Procedurell representation- där kunskapsbasen utgörs av en samling definierade delprocedurer som kan interagera med varandra i en angiven följd. Deklarativ representation-denna representation koncentrerar sej på vad som är sant inom ett problemområde inte hur problemet skall lösas. Objektorienterad kunskapsrepresentation-unika egenskaper i objektorientering är tex. Att objekt kan kommunicera med varandra och ärva egenskaper i klasshierarkier 1. Olika typer av beslutssystem (DSS) Ett av huvudskälen för datorisering av sjukvården har varit att förbättra tillgången på samlad information om patienten dvs. journaltext, remissvar laboratorieprover, röntgenbilder etc. Datajournalen som ger en grafisk samanställning av laboratoriedata i kombination med behandlingar och medicinering kan göra det lättare att upptäcka patologiska mönster och samband. Datajournalen ger också ökade möjligheter till kvalitetsuppföljning och ekonomisk utvärdering samt underlättar vetenskaplig forskning. Målsättningen med datorbaserade beslutssystem var redan tidigt att skapa system som förutom att samla information om patienten även skulle kunna hjälpa läkaren fram till rätt diagnos (se avsnitt om historik sid. 5). Dessa program är designade för att jämföra kliniska och anamnestiska uppgifter från den aktuella patienten med uppgifter i databasen och utifrån dessa data föreslå tänkbara diagnoser eller lämplig behandling. När läkaren själv tar initiativ till att konsultera ett kliniska beslutsstöd som endast träder i funktion när användaren vill det, talar vi om råd på begäran. I anglosaxisk litteratur benämnt som solicited-advice DSS. Ett exempel på ett sådant system är HT-Expert som på begäran för en enskild patient ger råd angående val av mediciner vid behandling av högt blodtryck. Andra system som utan initiativ av läkaren automatiskt ger råd är i regel integrerade i datorbaserade journalsystem. Programmet kan exempelvis larma om när farliga interaktioner mellan läkemedel kan befaras och i visa s.k. reminders 1 Wigertz O. Medicinska beslutssystem (MDSS) 1995. SPRI-rapport 407. 9

som påminner om att patientens blodtryck ligger för högt eller att det är dags för en ny ögonbottenscreening av en diabetespatient. Detta är alltså en form av automatisk rådgivning, unsolicited advice DSS. När rådgivning på begäran och system med automatisk rådgivning används är det fortfarande läkaren eller sköterskan som beslutar hur man ska agera utifrån givna råd. Dessa system är stödjande till sin karaktär. När informationen används direkt av systemet talar man om autonoma system vilka företrädesvis förekommer inom bl.a. anestesiologin. Ett exempel kan vara automatisk reglering av en respirator utgående från syremättnad, hjärtfrekvens etc. En risk med autonoma system är att oförutsedda händelser och tekniska fel kan orsaka allvarlig risk för patienten. Dessa system är därför beroende av att kompetent personal deltar i processen så att behandlingen kan skötas manuellt när den automatisk regleringen inte längre är säker. Ytterligare en kategori kan identifieras, beslutsfattande system som har till uppgift att hjälpa personer som inte har tillräcklig kunskap eller bristande kvalifikationer att fatta ett beslut i en viss situation. Denna typ av system används mest inom industrin men förekommer även inom det medicinska området. Halvautomatiska defibrillatorer (ex. Leardal Heartstart) är ett exempel på detta där defibrillatorn utifrån EKG-signalen via en datorröst ger råd om när defibrillering bör utföras. Dessa apparater kan efter en kort introduktion skötas av personal utan medicinsk kompetens exempelvis brandpersonal och polis. Hur vanliga är kliniska beslutsstöd? Sverige Det saknas för närvarande aktuell statistik om i vilken uträckning kliniska beslutsstöd förekommer i Sverige. Den senaste officiella rapport i ämnet som återfunnits är en SPRI-rapport från 1995 1. I denna rapport presenteras 5 utvecklingsprojekt i Sverige: Gladys-ett system för patientintervju och diagnostisk ranking, MEDEA-ett beslutsstödssystem för kvalitetshöjning och effektivisering av arbete i vårdteam i primärvården, försök med induktiva expertsystem inom områdena gråstarr och akut buksmärta i Karlskrona/Ronneby, Liver Guide-ett hjälpmedel för leverdiagnostik från Linköping och PT-pol ett datorstöd för antikoagulationsbehandling även detta från Linköping. Det är oklart om och i vilken utsträckning dessa system används inom sjukvården i dag. Internationellt Sökning i databasen Medline med sökorden Decision Making, Computer-Assisted, Computer-Assisted Drug Therapy, för perioden 1966 1999 ger en viss uppfattning om utvecklingen inom detta område. Av 120 studier under 1999 rörande beslutsstöd återfanns 32 randomiserade kontrollerade studier. 1 Wigertz O. Medicinska beslutssystem (MDSS) 1995. SPRI-rapport 407. 10

Sökresultatet visar att intresset för att utvärdera området kliniska beslutsstöd har ökat kraftigt under de senaste tio åren. Den puckel som kan ses under 70-talet torde vara ett uttryck för de förhoppningar som den då framväxande datatekniken medförde. Minskningen som senare kan ses under 80-talet kan bero på svårigheterna att visa nyttan av dessa nya system på grund av tekniska begränsningar och höga kostnader för såväl inköp som underhåll. Från slutet av 80-talet och under hela 90-talet ses en kraftig ökning vilket torde avspegla Windows inträde på marknaden samt spridningen av allt mera lättanvända och billiga persondatorer inom sjukvården. Antalet artiklar i Medline som handlar om medicinskt beslutsstöd åren 1966-1999 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 Nyttoanalys I takt med att datorer har blivit en del av vardagen har datorbaserade journalsystem fått ett stort genomslag inom svensk primärvård och i snabb takt även installerats på allt fler sjukhuskliniker. Trots detta har datoriserade kliniska beslutsstöd inte fått något större genomslag. Bruket av sådana system torde komma att öka inom de närmaste åren då datorer blivit allt mer integrerade i klinikerns vardag. En förutsättning för ökad acceptans av kliniska beslutsstöd är att systemen är lätta att använda tillsammans med befintliga journalsystem och att de genomgått sedvanlig vetenskaplig utvärdering. I regeringens sk. IT-proposition från mars 2000 beskrivs också på flera ställen behovet av ytterligare utvärdering även inom det medicinska området: För att åstadkomma en snabbare utveckling inom telemedicinområdet i Sverige bör redan pågående insatser inom hälso- och sjukvårdsområdet koordineras med gemensamma nationella utvecklingsinsatser. Som grund för detta arbete finns ett behov av en analys av nuläget beträffande telemedicinens utveckling i Sverige, inklusive gjorda utvärderingar. 11

Regeringen gör bedömningen att det är angeläget att förutsättningarna för en nationellt breddad användning av telemedicin klargörs. För att åstadkomma detta avser regeringen att inrätta en arbetsgrupp med företrädare för bl.a. Socialdepartementet och Näringsdepartementet och med medverkan av Landstingsförbundet och Svenska Kommunförbundet 1. Ökad vårdkvalitet Att det förekommer misstag och bristande resursanvändning inom sjukvården är välkänt. I en uppmärksammad publikation 1991 från Harvarduniversitetet fann man att den medicinska varsamheten, inte sjukdomen i sig, resulterade i invaliditet, långvarig sjukhusvård eller död hos 3.7% av alla sjukhusvårdade patienter. Av dessa sjukvårdsorsakade skador, var 69% möjliga att förebygga. Orsakerna varierade mellan medicinska misstag, feldiagnoser och tekniska komplikationer i samband med kirurgi 2. Senare studier har kunnat bekräftat dessa beräkningar 3. Situationen kan antas vara likartad i Sverige och förefaller vara i ökande. Detta styrks bland annat av att antalet anmälningar om fel begångna i vården har mer är fördubblats under 90-talet 4. Som en konsekvens av dessa iakttagelser har mycket av forskningen inom medicinsk informatik övergått från dokumentation till att försöka hitta lösningar på dessa problem. Datorbaserade kliniska beslutsstöd har visat sej särskilt användbara inom två av dessa problemområden, felmedicinering och feldiagnostik 5. I två studier från University of Indiana visade man att reminders i datajournalen kopplade till beställning av prover och undersökningar minskade fel i provtagningsbeställningarna, gav en ökad följsamhet gentemot gällande vårdprogram samt ökade benägenhet till bättre information till äldre patienter 6, 7. På Brigham and Women s Hospital i Boston infördes 1994 datajournal som bland annat gav stöd för medicindosering, förslag på diagnostiska test, varning för interaktioner mm. Under första året med detta system kunde man visa att svåra 1 Ett informationssamhälle för alla. Prop.1999/2000:86. 2 Leape LL, Brennan TA, Laird NM, et al. The nature of adverse events in hospitalized patients: results of the Harvard Medical Practice Study II. N Engl J Med. 1991;324:377-384. 3 Gawande AA, Thomas EJ, Zinner MJ, Brennan TA. The incidence and nature of surgical adverse events in Colorado and Utah in 1992. Surgery. 1999;126:66-75. 4 Hälso- och sjukvårdsstatistisk årsbok 1998, 4.4 Rapportering av olyckor och fel i vården. 5 Handbook of Medical Informatics Website v3.3. Editors: J.H. van Bemmel, Erasmus University, Rotterdam. M.A. Musen, Stanford University, Stanford. 6 Overhage JM et al, A randomized trial of "corollary orders" to prevent errors of omission. J Am Med Inform Assoc. 1997 Sep-Oct;4(5):364-75. 7 Dexter PR et al, Effectiveness of computer-generated reminders for increasing discussions about advance directives and completion of advance directive forms. A randomized, controlled trial. Ann Intern Med. 1998 Jan 15;128(2):102-10. 12

felmedicineringar minskade med 55% och att potentiella felmedicineringar minskade med 85% 1. Minskade kostnader I en nyligen publicerad svensk studie utgående från Umeå visar Mats Person et al att ett datorbaserat beslutarstöd för val av hypertoniläkemedel har stor potential vad avser kostnadsreduktion och ökad kvalité enbart genom att implementera gällande vårdprogram. Förskrivning med datorbaserat beslutarstöd gav signifikant ökad förskrivningen av evidensbaserade blodtrycksmedel som vätskedrivande och beta-blockerare, förskrivningen av dyrare medel som kalciumflödeshämmare minskade, i de situationer där denna läkemedelsklass saknade specifika medicinska fördelar. Den totala reduktionen av läkemedelskostnaderna genom ökad följsamhet till vårdprogram, beräknades uppgå till 40% om ekvipotenta doser användes 2. I en annan nyligen publicerad studie av Teich et al visar man att datoriserat förskrivarstöd som presenterar rekommendationer enligt aktuella guidelines till den förskrivande läkaren ger ökad kvalitet på förskrivningen. Systemet ökade signifikant följsamheten för rekommenderade läkemedel och minskade andelen feldoseringar. Läkemedelsdoserna minskade med 11%. Dessa förändringar kvarstod under en uppföljningstid på två år. 3 Beskrivning av nuläge. Här nedan ges några svenska exempel på utvecklingsprojekt och system som i varierande omfattning innehåller moment av beslutsstöd. Denna sammanställning är inte komplett då många system sannolikt förekommer i projektform eller endast används på enstaka avdelningar och därför inte är kända. HT-expert I en nyligen publicerad svensk studie utgående från Umeå visar Mats Person et al att ett datorbaserat beslutarstöd för val av hypertoniläkemedel har stor potential vad avser kostnadsreduktion och ökad kvalitet enbart genom att implementera gällande vårdprogram. Förskrivning med datorbaserat beslutarstöd gav signifikant ökad förskrivning av evidensbaserade blodtrycksmedel som vätskedrivande och beta-blockerare. Förskrivningen av dyrare medel som kalciumflödeshämmare minskade i de situationer där denna läkemedelsklass saknade specifika 1 Bates DW et al, Effect of computerized physician order entry and a team intervention on prevention of serious medication errors JAMA 1998 Oct 21;280(15):1311-6. 2 Persson M et al, Evaluation of a computer-based decision support system for treatment of hypertension with drugs: retrospective, nonintervention testing of cost and guideline adherence. J Intern Med. 2000 Jan;247(1):87-93. 3 Teich JM, Merchia PR, Schmiz JL, Kuperman GJ, Spurr CD, Bates DW. Effects of computerized physician order entry on prescribing practices. Arch Intern Med. 2000 Oct 9;160(18):2741-7. 13

medicinska fördelar. Den totala reduktionen av läkemedelskostnaderna genom ökad följsamhet till gällande vårdprogram, beräknades uppgå till 40% om likvärdiga doser användes. 1. SPRI-term. SPRI-term är ett projekt som drivits av SPRI sedan mitten av 90-talet. Idén med projektet var att skapa en terminologi och klassifikationsdatabas som skulle underlätta för läkaren vid diagnosklassificering. Bl. a innehöll databasen sjukdomsklassifikationer och FASS. Det intressanta var att man inte bara tillhandahöll uppdaterade och rättade klassifikationer och läkemedelsinformation, utan även ett programmerings-gränssnitt. Detta gjorde det möjligt att från andra program "länka in databasen". Databasen uppdaterades ständigt från SPRI men gränssnittet mot andra applikationer ändrades inte. Man får därmed omdelbar och allt efter behov anpassad tillgång till FASS. En annan fördel är att sökmotorn i databasen är extremt snabb. Till databasen finns även en visare som gör att vem som helst kan installera databasen och som underlättar bläddring och sökning. Problemet med SPRI-term har varit av finansiell art och när SPRI lades ned saknade SPRI-term långsiktigt finansiering. Arbetet med databasen fortsätter dock i en mindre omfattning medan man söker en långsiktig finansiering av projektet. Janus Janus är ett datoriserat stöd för läkare som förskriver läkemedel inom öppenvården, men kommer även att göras tillgängligt för förskrivning inom slutenvården. Janus har tagits fram på initiativ av LÄKSAK inom Stockholms läns landsting och i samarbete med Karolinska Institutet. LÄKSAK är Stockholms läns landstings övergripande expertorgan för läkemedelsfrågor. Janus består av ett beslutsstöd som är tillgängligt i förskrivnings-ögonblicket, ett internetbaserat kunskapsstöd - Janus webb och en databas med evidensbaserad fakta om läkemedel. Janus genererar automatiskt t ex rekommendationer från baslistan, interaktionsvarning, graviditets- och amningsvarning samt recept. Man har tillgång till FASS och Apotekets bildregister över tabletter oavsett var man befinner sig i Janus fliksystem. Vidare kan tiden för informationssökning minimeras via evidensbaserade behandlingsstrategier och direktlänk till Janus webbplats. I Januskonceptet ingår även möjlighet att förskriva läkemedel via WAP-telefon samt ett mobilt farmakoterapeutiskt inlärningsstöd för medicine studerande via handdator. 1 Persson M et al, Evaluation of a computer-based decision support system for treatment of hypertension with drugs: retrospective, non-intervention testing of cost and guideline adherence. J Intern Med. 2000 Jan;247(1):87-93. 14

Journalia Program för monitorering av antikoagulantiapatienter (Waran-behandling). Programmet ger förslag på tänkbara scenarion som stöd vid dosering. Skriver ut doseringslista till patienten. För kontroll och uppföljning finns det statistikmodul för att utvärdera förekomst av blödningskomplikationer eller bristande behandlingseffekt för egna patienter. Kan leverera av data till nationella registret. Journalia har sedan början av 90- talet utveklat en journal för diabetespatienter DiaBase även detta program är utrustat med funktioner som ger användaren stöd i form av reminders och utredningsförslag utifrån inmatade uppgifter och labdata. http://www.journalia.se/ Bestämning av Crohn-index CDAI (Crohn's Disease Activity Index) och PCDAI (Pediatric Crohn's Disease Activity Index) är index som mäter sjukdomsaktivitet vid Crohns sjukdom. Dessa index baseras på uppgifter om bland annat patientens besvär, ett antal laboratorievärden och kliniska fynd vid klinisk undersökningen. För att underlätta den kliniska bedömningen har en hemsida tagits fram vid barnkliniken på Regionsjukhuset i Örebro. Sedan nödvändiga data matats in räknas index ut och kan anonymt sparas för framtida jämförelse. www.orebroll.se/rso/barn/crohn/home.asp WeAidU WeAidU är ett kliniskt beslutsstöd som är tillgängligt via Internet. Förkortningen står för web-based artificial intelligence for diagnostic use. En "intelligent" server i Lund finns tillgänglig dygnet runt via internet för att analysera hjärtscintigram. När man tagit hjärtbilderna skickas dessa avidentifierade i krypterad form till webservern. Tolkningen, som tar några sekunder, sker med hjälp av artificiella neurala nätverk som är tränade till att känna igen olika typer av sjukdomstillstånd i hjärtmuskeln. Systemet använder information från ett stort antal bilder som lagrats i en bild databas. Systemet har varit igång sedan Januari 2000. En grupp på 15 experter i nuclearmedicin från tolv länder i Europa och en från Israel skall under år 2000 utvärdera projeket. Andra applikationer är som bedömning av lungperfusionstest är under utvärdering 1. www.weaidu.com LifeChart LifeChart som ägs av bland andra Nokia, Johnson&Johnson och MedScape bildades 1999. Huvudkontoret ligger i San Francisco, USA, medan forskning och det europeiska huvudkontoret ligger i Helsingfors. LifeCharts diabetestjänst är en 1 Lindahl D et al, Automated interpretation of myocardial SPECT perfusion images using artificial neural networks. J Nucl Med 1997;38:1870-1874 15

databas där patienter med diabetes själva kan skapa en personlig Internetbaserad diabetesdagbok med aktuella uppgifter om blodsockervärden, insulindoser med mera. Via databasen kan patienten och läkaren skicka korta textmeddelanden till varandra. Enligt tillverkaren LifeChart.com används systemet av drygt 1000 svenskar med diabetes i dag. Den s.k. plustjänsten som i dag enligt Lifechart används av ca 100 patienter i Sverige innebär att patienten tillåter att patientdata görs tillgänglig för diabetesteamet via internet där patientens blodsocker, HbA1C och andra parametrar kan följas. Blodsockervärden överförs via ett speciellt anpassat modem direkt från patientens blodsockermätare. I det gränssnitt som läkaren arbetar i finns beslutsstödsfunktioner, exempelvis kan läkaren få råd angående ändring av insulindos, blodtrycksbehandling, lipidbehandling etc. Den enklare versionen är gratis medan plustjänsten betalas av patienten eller vårdgivaren. www.lifechart.com ChemoCare ChemoCare är utvecklat för onkologisk sjukvård. Systemet består av två huvudkomponenter, PatView som är en datorbaserad patientjournal och ChemoCare som även kan kommunicera med apoteket. Programmet kan hantera olika behandlingsprotokoll, har verktyg för planering av strålbehandling och kemoterapi, ger varningar när maxdosen för ett visst läkemede har uppnåtts, låga blodparametrar etc. Programmet används i kliniskt bruk på Karolinska sjukhuset och på Astrid Lindgrens barnsjukhus. http://www.mdsnordion.com/ Demensdiagnostik Vid Geriatriskt Centrum i Umeå pågår ett projekt som syftar till att ta fram ett datorbaserat beslutsstöd för demensdiagnostik i primärvård. Tanken är att läkaren genom att fylla i ett formulär ska få vägledning vid diagnostiken och om remiss till geriatriker bedöms nödvändig skall inmatade data utgöra underlag för remiss. Programmeringsarbete pågår och programmet skall därefter testas i kliniskt bruk. 16

Behovsinventering Enkät För att få en bättre uppfattning om inställningen till kliniska beslutsstöd bland VLL s chefer utfördes under Oktober månad 2000 en enkätundersökning riktad till enhetschefer inom VLL. Enkäten som ej gör anspråk på att vara vetenskaplig utsändes vid ett tillfälle via e-post till 91 chefer vilka utgör majoriteten av enhetscheferna inom Västerbottens Läns Landsting. Enkäten besvarades av 24 st (26%), 11 st från öppenvården och 13 st från slutenvård. Frågor 1) Finns medicinskt beslutsstöd inom verksamheten? 40% svarade ja på denna fråga. Majoriteten av ja-svaren kommer från primärvåden där EKG-tolkning är det beslutsstöd som oftast angetts. Defibrillator som ger råd om när defibrillering ska ske har också en tydlig beslutsstödsfunktion och har nämnts av någon men förekommer på de flesta vårdcentraler. I några fall används finska EBM-guidelines på CD-rom. Inom slutenvården är det endast thorax-iva som uppger att man rutinmässigt använder beslutsstöd och någon som anger EKG-tolkning. I ett fall (Thorsys, thorax IVA) används systemet i försöksverksamhet som dock snart kommer att övergå i rutinmässig drift. De flesta har angett att beslutsstöd används dagligen eller flera gånger/vecka. 2) Används "beslutsstöd" via internet? 25% svarade ja på denna fråga. Som exempel på vilka tjänster som används nämns vårdprogram via Linda, vaccinationsrådgivning, Fass, SOS-state of the art, Läkemedelsverket. 3) Finns behov/önskemål att skaffa medicinskt beslutsstöd? 58% svarade ja på denna fråga. Många positiva kommentarer återfanns i enkätsvaren med förslag på områden lämpade för kliniska beslutsstöd: Beslutsstöd vid antibiotikaval. Hypertoni, Lipider, klimakteriebehandling, diabetes, metabola syndromet. telefonrådgivning, anestesi, intensivvård. "bildbank", sköterskerådgivning, vaccinationsguide, stöd vid förskrivning. Några var negativa: Tvivlar på behov inom vår specialitet (ögon). Svårt att svara på, kan inte riktigt tänka mej det (gyn). 17

4) Vem använder beslutsstöd på er klinik/mott? Vem använder beslutsstöd på er klinik/mott? % 80 60 40 20 0 62 31 7 USK SSK Läk 5) fråga om kontaktpersoner har utgått 6) Allmänna synpunkter Styrka Fungerande system kan säkert tillföra viss förbättring avseende beslut. Mycket viktigt med validerade system. Införande bör ske under mycket ordnade former absolut inget pröva och se. Om i primärvården beprövat stöd finns som dessutom är lättillgängligt och läggs in lättillgängligt så torde datorstöd för behandlingsval för såväl ovanliga som vanliga åkommor vara välkommet och önskvärt. Bör finnas i BMS Svagheter Avancerade beslutsstöd innebär risker. Gärna elektroniska databassystem så att man lätt får tillgång till medicinska rekommendationer men jag är starkt emot alla former av intelligenta system som utifrån patientdata ska ge någon form av beslutsstöd. 18

Behov inom VLL Studien har inte innefattat någon behovsanalys i egentlig mening men ger en indikation om att det finns intresse och behov av medicinska beslutsstöd inom VLL. Om man utgår från att ökade krav på kostnadseffektivitet, effektiv medicinanvändning och hög medicinsk säkerhet är viktiga frågor även för VLL finns skäl att anta att en satsning på kliniska beslutsstödssystem skulle kunna bidraga till detta i enlighet med de positiva resultat som redovisats under nyttoanalys sid. 11. Förstudien tyder också på att det bland enhetschefer föreligger en positiv inställning till beslutsstöd förutsatt att vissa högst rimliga krav är uppfyllda. Först och främst måste det finnas ett behov, tekniken måste balanseras mot användarvänlighet och beslutsstöden ska vara väl integrerade med befintliga journalsystem och beslutsstödssystemet skall vara utvärderat. Hos teknikansvariga finns också en positiv inställning till att medverka till implementering av befintliga system och medverkan i utveckling av nya. En allmän övergång till BMS Cross kommer att underlätta en anslutning och integrering av tilläggsprogram för beslutsstöd. Hur kan medicinska beslutsstöd utvecklas och tillämpas inom VLL? I en rapport från Linköping från 1995 har man listat ett antal krav som man bör ställa på kliniska beslutsstöd som kan utgöra en god grund vid utvärdering och bedömning inför beslut om införandet av nya beslutssystem inom vården 1. Ett kliniskt beslutsstödssystem skall vara ett stöd för läkaren vid kliniska beslut, inte ersätta dem som kliniker. Kliniska beslutsstödssystem skall öka vårdkvalitén för den enskilde patienten. Värdet av ett beslutssystem ska kunna mätas som förbättrad vårdkvalitet. Beslutsstödssystem skall vara uppgraderbart så att ny kunskap och bättre teknik kan utnyttjas av systemet. Beslutsstödssystem skall vara flexibelt, innehålla tillräckligt med kunskap och kunna tillhandahålla råd med acceptabel snabbhet. Beslutsstödssystem skall vara väl integrerat med andra anslutna system, exempelvis databaser och vara lättanvända med ett intuitivt och enkelt gränssnitt. 1 Wigertz O. Clinical decision support - how, when and for whom. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 1995, 48: 15-20. Beslutssystem 19

Beskrivning av tänkbara projekt. Påbörja implementering av befintliga fungerande system som uppfyller kraven på funktonalitet och effektivitet exempelvis SPRI-term och HT-expert. Utveckling av beslutstödssystem för optimering av vård och behandling vid akut stroke. Inventera möjligheterna för integrering av enkla kvalitetshöjande system i BMS, exempelvis checklista för uppföljning av diabetiker och varning för läkemedelsinteraktioner. Utveckling av call-centerfunktion med integrerat beslutsstöd för sjuksköterskor i telefonrådgivning. Beslutsstöd i hemsjukvården som del i telemedicinprojekt ex diabetes. Kunskapscentrum för beslutsstöd i Umeå I regeringens sk. IT-proposition från mars 2000 tar man på flera ställen upp behovet av ytterligare utvärdering och samordning av IT-användning även inom det medicinska området: Regeringens bedömning: En utökad satsning bör göras på att med hjälp av IT-stöd utveckla och förnya hälso- och sjukvården. En förstärkt samverkan mellan olika vårdnivåer och vårdgivare bör eftersträvas för att möjliggöra ett effektivt informationsutbyte. En nationell handlingsplan för utveckling och förnyelse av sjukvården, vari behandlas även användningen av IT i vården bör tillskapas. 1 Den politiska intentionen från regering och riksdag är således helt inne på att mera resurser måste satsas på utveckling av IT-stöd inom hälso- och sjukvården. Då VLL visat sej vara framgångsrika inom flera områden rörande IT inom vården vilket innefattar området medicinska beslutsstöd finns det förutsättningar för att skapa ett kunskapscentrum för beslutsstöd i Umeå. Detta kunskapscentrum skulle utgöra ett resurs för landstinget och kommunerna inom Västerbottens län samt vid behov även kunna påtaga sej konsultuppdrag rörande beslutsstöd för vårdgivare från andra delar av landet. Ett sådant kunskapscentrum skulle bygga på samverkan mellan VLL och Umeå Universitet där VLL upplåter enheter för försöksverksamhet och universitetet står för utvärdering via ett antal strategiska institutioner, exempelvis Institutionen för Datavetenskap och Allmänmedicin, Institutionen för Folkhälsa och Klinisk medicin. Ytterligare tänkbara samarbetspartners är tex. Care Link som redan har etablerat ett samarbete med VLL, Virtuella Institutionen för Medicinsk Informatik (VIMI), och CMIT. De nyckelpersoner inom VLL och Umeå Universitet som redan är involverade i utveckling och utvärdering av beslutsstödsprojekt skulle kunna ingå i en expertgrupp i detta kunskapscentrum för att därmed tillvarata den lokala kompetens som finns inom området. 1 Ett informationssamhälle för alla. Prop.1999/2000:86. 20